きょん 2004年7月31日 03:12 すきバサミがいいと思います。失敗する確率(あくまで確率)が低いです。私も、時間がなくて美容院に行く時間がない時は前髪をすきバサミで切ります。でも、必ず美容師さんには突っ込まれます。「自分で切ったでしょ!」って。自分では上手に切ってると思っても、切り口がやっぱ雑になってるみたいです。 あと、私の従兄弟は奥さんに散髪してもらってますが、明らかに変です。見てて恥ずかしいくらい変。なので、素人が切るのは正直止めた方がいいと思いますよ。 2004年7月31日 05:33 ありがとうございます。 隙バサミで様子見ながら切っていけば、何とかなりそうですね。隙カッターも簡単そうで、挑戦できそうな気持ちになりました!やってみます。 ありがとうございました! ほ。 2004年7月31日 17:06 10分で1000円みたいな散髪屋さんがありますよね。 そこじゃダメですか? きゃりー、自分で髪を切る 「アニメみたいに目が大きい」と驚きの声 の要約. 私の夫も休みが中々取れないのですが、昼休みに立ち食いそば屋でダッシュでお昼を食べた後に散髪しているみたいです。 ものすごいオシャレな髪型は多分無理だと思いますが、トピ主さん、素人さんなんでしょう?散髪屋さんに行った方が結局早く済みそうな気が。。。 そういった散髪屋さんまで行くのに時間がかかるようでしたら、すみません。 もにゅ 2004年7月31日 17:46 以前は、子供の髪だけ切っていたのですが、 いつのまにか主人も、、、義父も、、、切ってます。 義父は髪がかなり薄いのでやりやすいのですが、 主人は薄いけど硬いのでやりにくい。 私が切った翌日は、会社の同僚から、 「どうしたん、ヘルメットかぶって!」とか、 「あれ?つぶやきシロー?」とか、 「今度は青島幸雄やん!」と言われていたようです。 美容院に行けばいいのに行ってくれなくて、、、 今は、丸刈りにしてくれ!というので、6ミリ坊主です(笑)2週間に一度くらいバリカンで。 散髪嫌いさん>カリスマ気取りでやったことあります! 中指と人差し指の間を切りました! 得命 2004年8月1日 05:24 結局この彼氏にとって、髪型はどうでも良い事なのです。つまり、トピ主さんが失敗しても文句を言う確立はひじょうに少ないです。 トピ主さんが散髪の自信が無ければ、彼氏の髪型は両極端が簡単です。特に強面の場合はどちらも似合います。 1.スキンヘッド 2.海外のバイカーの様に髪を伸ばしてポニーテール このどちらも、トピ主さんが特にする事はありません。まあ、スキンヘッドは、初回トピ主さんがしてあげる可能性はありますが。 まあ、どちらも似合いそうに無ければバリカンで五厘刈りにでもしてあげましょう。 ババー 2004年8月2日 02:48 私も、彼の髪切っています。時間とお金の節約の為。髪を切ってきた彼を見て私だって出来る気がしたので。襟足も刈り込む髪型じゃないので。今じゃ、髪は私が切るものと言う感じ。方法としては1.
自分が好きで髪を伸ばしているのに「短い方が似合うんじゃない?」なんて男性からカットすることを進められたら、素直に「切ろうかな」と思えますか? 似合うのならやってみようと思うのか、余計なお世話だと思うのか。今回のアンケートでは、男性から髪を切って欲しいと言われたときの対応について聞いてみました。 Q. 男性に髪の毛を切ってと言われたら、切りますか? 「切る」20. 7% 「切らない」79.
同棲中の彼氏のヘアカットってどうしていますか? お財布が別々の場合、身の回りのお金は各自持つといった感じでしょうけど、我が家のようにお財布が一つの場合は二人にかかる生活雑費もそこから引かれる事になります。 例えば彼氏の散髪代ですね~。 男性は女性と違って、基本的に短髪をキープしていないといけないので(長髪でもいいけど社会人としてはハードルが高い)、こまめにヘアカットをしに行く必要がありますよね。 しかも短髪だと髪が伸びるのも早いので、出来れば一月に1回は美容院や床屋さんに行きたいところです。 同棲中の節約に!彼氏の髪をセルフカットしよう 月に一度・・・最低でも二月に一度はヘアカットに行きたいところですが、毎回カットだけで3000円もしてしまうのは、家計にとってかなり痛いですよね。 今は1000円カットなんてのもありますが、口コミをみていると仕上がり具合とかはやっぱり悲惨な感じなので、どうせお金を支払うならちゃんとしたところで切ってもらいたいと思う男性も多いんじゃないかな? じゃお金を払わないなら??? セルフカットをする事で料金がタダなら、多少仕上がりが微妙でも「まぁいっか」となりますよね(髪が伸びやすい男性や、あまりこだわりの無い男性は特に) もし彼氏がそこまで髪型にこだわりが無いようなら、彼女であるあなたに切ってもらっても嬉しいんじゃないですかね? セルフカットの方法を知ってしまえば節約にもなるので、その分美味しい物を食べたり、彼氏のお小遣いに回せたりするので一石二鳥ですよ! わが家は彼氏の髪の毛は、付き合った当初からずっと私がカットしています。 もちろん私は美容師資格など持っていませんしド素人ですが、カット回数を重ねていくうちに、最初の緊張感は全く無くなり、今じゃかなりザクザクと適当にカットしています(笑) ちょい短め好青年風に切った時↓ トップをやや長めに流したツーブロック↓ プロの美容師さんから見れば「まだまだだな・・・」と思われるかもしれませんが、素人が切ってこのクオリティならまずまずってとこじゃないですかね? 彼氏も満足してくれているので良しとします。(周りからは「どこの美容院で切ってるんですか~?」って聞かれるみたいです) なので彼氏の散髪代は家計費に組み込まれておらず、その分他に回す事ができるので本当に楽です。 ひと月に3000円でも浮けば、かなりの節約になりますからね!
教師なし学習=使用依存性可塑性による学習 "教師なし学習"は大脳皮質において進められます!! その主な神経機構として挙げられているのが… "使用依存的可塑性" 何それ?という方多いですよね? Use dependent plasticity(使用依存的可塑性):特定の機能を担う神経細胞が繰り返し活動すると,同じパターンの活動がつぎに生じやすくなる現象のこと。神経細胞間の情報伝達を担うシナプスの結合性変化が関与していると考えられている。 牛 場 潤 一:リハビリテーション神経科学が医療を創る 理学療法学 第 42 巻第 8 号 834 ~ 835 頁(2015 年) どういうことかというと… 上肢麻痺の患者に対して積極的に手指を使わせるようにすることで 大脳皮質(1次運動野)では その部位の"再現領域が大きくなる"ような可塑的な変化が起こる このように言われています!! Nudo RJ, Plautz EJ, Frost SB(2001) Role of Adaptive Plasticity in Recovery of Function After Damage to Motor Cortex Muscle Nerve 24:1000-1019より一部改変し引用 つまり、手指・上肢・下肢のどれでもいいのですが、 積極的に使用頻度を増やした部位の皮質領域が拡大しその動きが改善します! また、 "学習性不使用"によっても"使用依存的可塑性"は起こります! 負の強化学習によって麻痺側を使わなくなる ↓ 大脳皮質における麻痺側の再現領域が縮小する 先ほどとは逆のパターンですね! 使用依存的可塑性がマイナスに働いてしまったパターンです まとめると… 教師あり学習では、 何が正解かをセラピストが教示して学習を進めますが 教師なし学習には正解はなく… 課題を繰り返し行うことで、記 憶と実際の結果を結び付けて法則性を導いていく このような学習則になります。 教師なし学習の具体例 最後に教師なし学習の具体例を紹介しましょう!! 教師あり学習／教師なし学習 | IoT用語辞典 | キーエンス. 直接リハビリには関係してきませんが、 赤ちゃんが寝返りや起き上がり、歩行を獲得していく過程 あれも"教師なし学習"ですよね!! 誰も教えないじゃないですか?歩き方とか (自分の子供に歩行介助しながら何度も練習させていたことは秘密だ) すみません、話逸れました 今までの話をまとめると… 脳卒中リハビリにおいては "麻痺側をたくさん使わせれば良い" ってことになります え、それだけ?と思うかもしれませんが 文字通り"使用(頻度)に依存する可塑性"を活発にするにはそれしかありません!
85以下なのかどうかで分類しています。その結果、99. 85より大きい場合は9個の都道府県が、class=1、つまり大都市圏に分類できることがわかります。次に、教養娯楽が99. 85以下の38都道府県のなかで、保険医療が99. 35以下なのかを分類した際、99. 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 使用例. 35以下の場合、14個の都道府県がclass=0に綺麗に分けられるということです。 決定木のモデルを宣言する際に、max_depth=3としましたが、それはまさに、分岐が3階層という意味です。当然、この深さを深くすると、より分岐が増え、複雑なモデルを作成することができます。機械学習モデルを作るというのは、この図からわかるように、どういった分岐をさせれば良いかを決めることです。この分岐条件を学習によって決定することで、未知なデータが来た際にも、分類することが可能になります。 さて、この木構造を見ると、教養娯楽、保険医療のみしか説明変数が出てきていません。これは、珍しいケースで、10項目ある説明変数のうち、ほぼこの2項目で分類が可能であることを示しています。では、変数の重要度を見てみましょう。 importance = Frame({ '変数'lumns, '重要度':model. feature_importances_}) importance 説明変数の重要度 1行目で、変数名と機械学習モデルの変数重要度を抽出し、2行目で出力しています。model.
このような情報が蓄積されていて ほぼ確実に狙った動作を再現することを可能にする 神経機構 のようです! この内部モデルが構築されていることによって 私たちは様々な動作を目視せずにできるようになっています! ちなみに… "モデル"というのは 外界のある物のまねをする シミュレーションする こんな意味があるようです! 最後に内部モデルを構成する2つの要素を簡単に紹介! 以上が教師あり学習についての解説でした! 誤差学習に関与する小脳の神経回路について知りたい方はこちらのページへどうぞ!! 【必見!!】運動学習の理論やメカニズムについて分かりやすくまとめたよ! !脳機能・神経機構編 教師あり学習の具体例 次に具体例ですね! 教師あり学習はある程度熟練した運動を多数回繰り返すことによって正確な内部モデルを構築する学習則である 道 免 和 久:運動学習とニューロリハビリテーション 理学療法学 第 40 巻第 8 号 589 ~ 596 頁(2013年) 以上のことからのポイントをまとめると… ある程度獲得できている動作を 反復して行わせる この2つがポイントになりますね!! 正解があるか正解がないか！教師あり学習と教師無し学習 – 2年でデータサイエンティストになった人が教える！初心者のためのイメージで分かるAI・データ分析. 加えて、感覚や視覚のフィードバックによる運動修正には 数10msec~100msec程度の時間の遅れがあります! (資料によっては200msec以上という定義も) これ以上早い動作だと フィードバック制御が追いつかない為 ぎこちない動作になってしまいます! ✔︎ ある程度習得していて ✔︎ 運動速度がそれなりにゆっくり このような条件を満たす課題を反復して行うことが 教師あり学習を進めるために必要になります! リハビリ場面で最もわかりやすい例だと… ペグボードなどの器具を用いた巧緻作業練習! これは主に視覚的フィードバックを利用して 運動修正をさせるフィードバック制御が中心です!! 動作全体を"滑らかに"というのを意識させながら行います!! 当院でやっている人は少ないですが 同じようなことを下肢で実施させているセラピストも! (目標物を床に数個配置して目でみながら麻痺側下肢でタッチするetc) 理学療法場面では比較的運動速度が"速い"課題の方が多いです 「じゃあ"フィードバック制御"は使えない?」 そういうわけではありません!! 姿勢鏡・体重計・ビデオによる視覚的FB 足底へのスポンジ・滑り止めシートなどによる感覚FB 言語入力やメトロノームなどの聴覚的FB これらをうまく用いながら 反復課題を行わせて"内部モデル"の構築を目指せば良いと思います!!
2020. 02. 10| Writer:NTT東日本アベ 教師なし学習とは?覚えておきたい機械学習の学習手法概要 近年、さまざまな分野で活用されているAI(人工知能)ですが、その技術を支える技術の一つが機械学習です。機械学習によってコンピュータは大量のデータを学習して分類や予測などを実現しますが、その学習手法にはいくつか種類があることをご存知でしょうか。そのうちの一つが「教師なし学習」であり、この記事では教師なし学習について概要から活用例、メリット・デメリットなどについて解説していきます。 教師なし学習とは?
ディープラーニングは様々な機械学習の手法の中のあくまで一技術です。 機械学習とは「機械に大量のデータからパターンやルールを発見させ、それをさまざまな物事に利用することで判別や予測をする技術」のことです。両技術の違いについては以下のようになります。 機械学習 機械学習はデータの中のどの要素が結果に影響を及ぼしているのか(特徴量という)を 人間が判断、調整する ことで予測や認識の精度をあげています。 ディープラーニング 一方、ディープラーニングはデータの中に存在している パターンやルールの発見、特徴量の設定、学習なども機械が自動的に行う ことが特徴です。人間が判断する必要がないのが画期的です。 ディープラーニングで人間が見つけられない特徴を学習できるようになったおかげで、人の認識・判断では限界があった画像認識・翻訳・自動運転といった技術が飛躍的に上がったのです。 ディープラーニングについては以下の記事を参考にしてみてください。 機械学習に使われるPythonとは?
5以上なら正例 、 0. 5未満なら負例 と設定しておけば、 データを2種類に分類 できるというわけです。 → 基本は、0. 教師あり学習 教師なし学習 強化学習. 5を閾値にして正例と負例を分類するのですが、 0. 7や0. 3などにすることで、分類の調整を行う こともできる。 →→ 調整の例としては、迷惑メールの識別の場合通常のメールが迷惑メールに判定されると良くないので、予め閾値を高めに設定しておくなどがあります。 さらに、 もっとたくさんの種類の分類 を行いたいという場合には、シグモイド関数の代わりに、 ソフトマックス関数 を使うことになります。 ランダムフォレスト ランダムフォレスト(Random Forest) は、 決定木(Decision Tree) を使う方法です。 特徴量がどんな値になっているかを順々に考えて分岐路を作っていくことで、最終的に1つのパターンである output を予測できるという、 この分岐路が決定木になります。 ただ、「どんな分岐路を作るのがいいのか?」についてはデータが複雑になるほど組み合わせがどんどん増えてくるので、 ランダムフォレストでは特徴量をランダムに選び出し、複数の決定木を作る という手法を取ります。 データも全部を使うのではなく、一部のデータを取り出して学習に使うようになります( ブートストラップサンプリング ) TomoOne ランダムに選んだデータ に対して、 ランダムに決定木を複数作成 して学習するから、 ランダムフォレスト!
もちろん最初はFBが追いつかないため 動作は"緩慢"で"ぎこちない"と思います! しっかり難易度調整を行なって安全にも気をつけて行いましょう! 強化学習とは? 次は強化学習について! "教師あり学習"を必要とする運動の種類として… 正確さを要求されるすばやい運動 教師あり学習はこのタイプの運動に必要とされていましたが、 私たち人間の動作はそれだけではありません!! 起立や移乗動作などの "運動の最終的な結果が適切だったかどうか" "複合した一連の動作" このタイプの動作も日常生活において重要!! 例えば、 起き上がりや起立動作 はそうですね このタイプの運動で重要なことは… 転ばずに立てたか 転ばずに移乗できたか このように運動の過程ではなく 結果を重要視します ! 狙った運動が成功した=成功報酬が得られた 患者本人にとって この体験が運動学習を推し進めるために重要ですが… この報酬による仕組みを" 強化学習 "と言います!! 強化学習=運動性記憶(手続記憶)の強化 "複合した一連の動作"を覚えることを "手続記憶" または "運動性記憶" このように言います!! 強化学習はこの手続記憶を強化する機能! 強化学習には基底核の辺縁系ループが関わってきます!! 教師あり学習&教師なし学習とは | なるほどザAI. 詳細はこちら!! 強化学習には " 報酬予測誤差 " これが重要と言われています! 実際の報酬(動作の結果)と予測した報酬の差のことですが… この 報酬誤差が大きい時 (=予測よりも良い結果であった時)に 実行した動作の学習が進められると言われています!! 中脳ドーパミン細胞の神経活動は、 予期しない時に報酬が与えられると増加し、報酬が与えられることが予測できる場合には持続的に活動し、予測された報酬が得られなければ減少する。 虫明 元:運動学習 ―大脳皮質・基底核の観点から― 総合リハ・36 巻 10 号・973~979・2008年 報酬には2種類あります!! positive PLE negative PLE PLE(Prediction error)=報酬価値予測誤差です! つまり 予測した報酬よりも高かった=成功体験 予測した報酬よりも低かった=失敗体験 これらのことを指しています!! negative PLEのわかりやすい例としたら " 学習性不使用(Learned non-use) " これがよく知られていますね!!